Como organizar os dados históricos dentro de um Sistema de Banco de Dados Geocientíficos?

por Fernanda Nishiyama em 26/Jul/2019
Como organizar os dados históricos dentro de um Sistema de Banco de Dados Geocientíficos?

Um dos maiores exemplos de problema em “garimpagem” de dados históricos é rastrear os dados de resultados analíticos das amostras, principalmente, porque os dados históricos sempre estão em várias planilhas diferentes, papéis estocados dentro dos galpões e/ou em computadores de quem nem está mais na organização.

Estes dados podem se apresentar em meio físico, ou seja, em papel: planos de amostragem, cartas de despacho, laudos de laboratório; podem estar em meio digital não tabelados, por exemplo, em pdf ou jpg; e também podem estar em tabelas ou arquivo texto, como planilhas Excel, csv, txt, Access etc.

No fundo, para uma auditoria, não importa muito o meio em que se encontra o dado, mas se existe, como está disposto e se está “fácil” de se achar ou não – seguindo os princípios de Materialidade e Rastreabilidade.

Então, qual é a melhor forma de organizar os dados históricos, caso eles não se enquadrem no novo procedimento de armazenamento do seu banco de dados atual?

Cada empresa tem seu próprio método. Isso é um fato. Mas o que mais vejo por aí é que elas compartilham o mesmo método: o método inexistente.

Portanto, vou listar um “passo-a-passo” do que, na minha visão, é um método coerente e que está de acordo com as boas práticas em gerenciamento de banco de dados.

  • Antes de tudo, é fazer uma varredura do que se tem em meio físico.
  • Faça a separação por campanhas de sondagem e, depois, por furos.
  • É importante também checar se os testemunhos, amostras, polpas ainda se encontram no galpão e/ou laboratório.
  • Para um trabalho mais minucioso, pode-se checar o quanto de testemunho ainda tem em cada caixa, por exemplo, e onde e como estas caixas estão dispostas.
  • Achados os documentos físicos, é importante digitaliza-los, pois fica mais fácil de armazená-los em um repositório central e distribuí-los eventualmente, em uma necessidade.
  • Caso você não tenha um sistema de AI, que categorize e encontre todos os dados que você procura em um banco não-estruturado, a saída com o melhor custo-benefício é contratar uma equipe dedicada para tabelar os dados que estão em meio físico.
  • Os dados digitados terão que ser tal qual estão no meio físico. Sempre haverá um padrão nas descrições, amostras, recuperação etc. A equipe de digitação deverá validar a digitação em si, confrontando from e to, gap, ovelarp, apontar inconsistências das descrições e informar o chefe da equipe, para que ele e os responsáveis do Sistema de Banco de Dados Geocientíficos (DBA e DA) tomem as devidas providências – o que fazer.
  • Uma vez digitado, validado e verificado, este banco de dados históricos pode ser absorvido pelo banco de dados atual, caso os dados sigam os mesmos padrões e protocolos, ou ele poderá ser tratado de forma distinta, como um banco de dados históricos oficial.
  • Todos os arquivos pdf e jpg deverão ser armazenados em um servidor de arquivos (nuvem ou próprio), pois também fazem parte do banco de dados históricos oficial.
  • Os laudos de laboratório poderão ficar em uma pasta única, porém somente se nas pastas dos furos tiverem um arquivo de mapeamento do laudo e diretório de onde podemos encontra-los. O importante é sempre criar um procedimento padrão e segui-lo.

Estes passos parecem ser fáceis e simples, porém não se deixe enganar. A equipe que tratará dos dados históricos deve ser uma equipe dedicada a esta função, deve ser responsável sobre estes dados, tem que ter um perfil sistêmico e detalhista, e o trabalho tem que ter começo, meio e fim – ainda que o meio seja de longo prazo.

 

Fernanda Nishiyama

Graduada pela Universidade de São Paulo e tem 15 anos de atividade na indústria mineral, com especialização em implementação e gerenciamento de banco de dados geológicos, vasto conhecimento em mapeamento de processos e sólida experiência nas áreas de direito minerário e controle de áreas de interesse, e treinamento de equipes. 
Além disso, Fernanda auxiliou as equipes de desenvolvimento do gerenciador de banco de dados da Datamine (GDMS Fusion), sendo ponte cliente-desenvolvedor e tester. Realizou treinamentos de modelagem geológica para pequenas e grandes equipes, e usuários e administradores de banco de dados geológicos.
Fernanda Nishiyama é registrada no CREA e também é capacitada no GIM Suite ACQ 1000, da acQuire Solutions, e GeoExplo, da LeapMind-Coffey-Tetra Tech. Atualmente, Fernanda cursa pós-graduação latu sensu em Gerenciamento de Projetos no IEC-PUC Minas.

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